本文選題：聚類(lèi)　切入點(diǎn)：路徑聚類(lèi)　出處：《計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì)》2013年01期 　論文類(lèi)型：期刊論文

【摘要】：為了發(fā)現(xiàn)用戶(hù)的行為模式以實(shí)現(xiàn)Web站點(diǎn)的結(jié)構(gòu)優(yōu)化,提出了基于用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)路徑的K-PathSearch算法。在對(duì)網(wǎng)頁(yè)實(shí)施預(yù)處理后,結(jié)合頁(yè)面鏈接參數(shù),建立用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)事務(wù)處理模型,形成有用數(shù)據(jù)集。提取樣本分析用戶(hù)的興趣度,主要影響因素體現(xiàn)在訪(fǎng)問(wèn)次序、次數(shù)以及停留時(shí)間三方面,并利用重新定義的相似度將興趣取向相類(lèi)似的用戶(hù)劃分為一類(lèi);在此基礎(chǔ)上,定義用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)最長(zhǎng)擬合路徑,進(jìn)而計(jì)算路徑聚類(lèi)中心。經(jīng)計(jì)算,聚類(lèi)數(shù)和聚類(lèi)中心平均長(zhǎng)度增比顯著,表明模型和算法是可行和有效的。
[Abstract]:In order to discover user behavior patterns to optimize the structure of Web site, a K-PathSearch algorithm based on user access path is proposed. Form useful data set. Extract samples to analyze the interest of users, the main factors are the access order, frequency and stay time, and use the redefined similarity to divide the users with similar interest orientation into a class. On this basis, the user visits the longest fitting path and then calculates the path cluster center. The results show that the clustering number and the average length of the cluster center increase significantly, which shows that the model and algorithm are feasible and effective.
【作者單位】： 遼寧科技大學(xué)軟件學(xué)院;
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.09;TP18

【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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3 王Z，

本文編號(hào)：1561146